来源:今日头条
SQLAlchemy是Python中最流行的ORM(对象关系映射)库之一。它允许开发人员使用Python语言来操作数据库,而无需编写SQL语句。本文将讲解SQLAlchemy中的查询语言基础、基础查询、查询过滤、排序、分组和聚合、连接和子查询。
【资料图】
查询语言基础SQLAlchemy的查询语言基于SQL语言。SQL是一种用于管理关系型数据库的语言。关系型数据库是一种基于表格的数据库,其中数据被组织成多个表格,并使用键来链接它们。SQL是用于在这些表格中执行操作的语言,如查询、插入、更新和删除。
SQLAlchemy的查询语言是通过SQLAlchemy的查询构建器来实现的。查询构建器是一种将SQLAlchemy查询定义为Python对象的方式。它允许开发人员使用Python来构建查询,而无需编写SQL语句。
基础查询SQLAlchemy的基础查询使用session.query()方法。该方法接受一个模型作为参数,并返回一个查询构建器对象。例如:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User)
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询User模型中的所有记录。
查询构建器对象可以用于过滤记录、排序记录、分组和聚合记录、连接和子查询等操作。
查询过滤查询过滤是通过filter()方法实现的。该方法接受一个条件表达式作为参数,并返回一个新的查询构建器对象,该对象包含满足条件的记录。例如:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).filter(User.name == "John")
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询User模型中名字为"John"的记录。
查询过滤支持多个条件表达式的组合,例如:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).filter(User.age > 30, User.city == "New York")
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询User模型中年龄大于30且所在城市为"New York"的记录。
排序查询排序是通过order_by()方法实现的。该方法接受一个列名作为参数,并返回一个新的查询构建器对象,该对象包含按指定列排序后的记录。例如:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).order_by(User.name)
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询`User`模型中的所有记录,并按照名字升序排序。
可以使用多个order_by()方法来进行多列排序,例如:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).order_by(User.age.desc(), User.name.asc())
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询User模型中的所有记录,并按照年龄降序排序,如果年龄相同则按照名字升序排序。
分组和聚合查询分组和聚合是通过group_by()和func模块中的聚合函数实现的。group_by()方法接受一个列名作为参数,并返回一个新的查询构建器对象,该对象按指定列进行分组。聚合函数可以对每个分组进行聚合操作,例如求和、计数、平均值等。
例如,下面的代码将查询User模型中每个城市的人口数量:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import funcfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User.city, func.count(User.id)).group_by(User.city)
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询User模型中每个城市的人口数量。func.count()函数用于计算每个城市的人口数量,group_by()方法用于按照城市分组。
连接和子查询查询连接和子查询是通过join()方法和子查询实现的。join()方法用于在查询中加入其他模型的数据,而子查询则用于在查询中加入其他查询的结果。
例如,下面的代码将查询User模型和Order模型中的数据,并且只返回购买过商品编号为100的用户:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import User, OrderSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).join(Order).filter(Order.product_id == 100)
上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象,用于查询购买过商品编号为100的用户。join()方法用于将User模型和Order模型连接起来,filter()方法用于过滤购买过商品编号为100的订单。
子查询可以使用subquery()方法创建,并且可以在主查询中使用。例如,下面的代码将查询User模型中购买过商品编号为100的用户:
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import selectfrom myapp.models import User, OrderSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()sub_query = session.query(Order.user_id).filter(Order.product_id == 100).subquery()query = session.query(User).filter(User.id.in_(sub_query))
上述代码将创建一个名为sub_query的子查询,用于查询购买过商品编号为100的用户的ID。in_()方法用于在主查询中过滤User模型中包含这些用户的记录。
总结一下,通过使用join()方法和子查询,我们可以轻松地实现多表查询和复杂查询。
结语SQLAlchemy是一个强大的ORM框架,提供了丰富的查询API,可以方便地进行数据查询和操作。在实际应用中,我们通常需要使用到查询语言基础、基础查询、查询过滤、排序、分组和聚合、连接和子查询等查询功能,通过对这些查询功能的学习和掌握,可以帮助我们更加灵活地使用SQLAlchemy进行数据查询和操作,提高开发效率和代码质量。
关键词:
京粮控股:5月26日召开业绩说明会,投资者参与-全球报资讯
2023年5月29日京粮控股(000505)发布公告称公司于2023年5月26日召开业绩说明会。
观察:大熊猫“丫丫”平安回到北京动物园,健康状况稳定
新华社北京5月29日电(记者严赋憬、杨淑君)记者从国家林草局获悉,在有关部门和京沪两地各方的高度重视和
5月29日生意社MIBK基准价为12166.67元/吨 今日热文
5月29日,生意社MIBK基准价为12166 67元 吨,与本月初(11783 33元 吨)相比,上涨了3 25%。MIBK年度统计(2022-05-29--
补壹刀:库列巴替中国辟谣的一个细节,非同寻常!
补壹刀:库列巴替中国辟谣的一个细节,非同寻常!,乌方,美欧,伊朗,库列巴,乌克兰,俄罗斯,补壹刀
全球受监管开放式共同基金规模猛缩水76万亿元
日前,美国投资公司协会(ICI)发布2022年度报告显示,截至2022年底,全球受监管的开放式共同基金(对应到
关于我们 加入我们 联系我们 商务合作 粤ICP备2022077823号
中国创氪网 www.chuanganwang.cn 版权所有
投稿投诉联系邮箱:317 493 128 @qq.com